Free Talk : training

最新推荐文章于 2025-09-12 10:46:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-12 10:46:14 发布 · 563 阅读 · 0 ·
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#training

参加了为期两天的ProjectManagement培训，感觉收获不多，认为培训侧重理论讲解而忽视实践操作及与学员互动，尤其是对于管理这种需要实际操作技能的领域，纯理论教学效果不佳。此外，英语授课也增加了理解难度。
Project Management 培训了两天,啥都没有学会,又浪费了两千元,虽然公司出钱,也是有点心疼啊. 培训老师专业能力可能还不错,可是培训的时候却是讲理论,跟学员的交互那么少,管理本身就不是那么好教的,又加上英文授课....哎....
AdamTechLouis's talk: Deep Learning with Knowledge Graphs
weixin_41697507的博客
06-03 438
Last week I gave a talk at Connected Data London on the approach that we have developed at Octavian to use neural networks to perform tasks on knowledge graphs. Here’s the recording of the talk, from ...
AdamTechLouis's talk:Deep Learning approaches to understand Human Reasoning
weixin_41697507的博客
06-03 548
For a doctor who is using Deep Learning to find whether the patient has multiple sclerosis, it is not at all good to get a yes or no answer from the model. For a safety critical application such as a...
NVIDIA开源Fast-dLLM！解析分块KV缓存与置信度感知并行解码技术
青年AI研究员idea加油站，AI开发者的新能源充电桩。
06-20 622
Fast-dLLM 是NVIDIA联合香港大学、MIT等机构推出的扩散大语言模型推理加速方案。其通过分块KV缓存与置信度感知并行解码技术，在无需重新训练模型的前提下，实现了推理速度的突破性提升——在LLaDA模型1024 token长文本生成任务中，端到端推理速度狂飙27.6倍，整体耗时从266秒压缩至12秒，且主流基准测试准确率损失控制在2%以内。该方案兼具零训练成本与多模型兼容性，为扩散模型在长文本生成、实时交互等场景的落地提供了高效可行的优化路径。
【翻译】Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs
xfxuezhang.cn
10-14 4908
写的非常好
Convolutional Neural Networks:Application
ai-exception的博客
01-18 449
This article first appeared in ai-exception Welcome to Convolutional Neural Networks’s second article! In this article,I will: Implement helper functions that I will use when implementing a TensorFlo...
Awesome R：资源汇总
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
06-17 3215
Awesome R Awesome R 2020 2019 2018 Integrated Development Environments Syntax Data Manipulation Graphic Displays Html Widgets Reproducible Research Web Technologies and Services Parallel Computing High Performance Language API Database Management Machine
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gplitems123的博客
09-12 695
BlogTV/music;prize box)
半导体：klarf格式
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半导体klarf文件格式解析
吴恩达深度学习课后习题第一课第二周编程作业: Logistic Regression with a Neural Network Mindset
weixin_71479720的博客
06-20 926
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【物流中心选址】智能优化算法在物流中心选址的应用（Matlab代码实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-30
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于通过仿真手段实现对PET系统的工作原理、拓扑结构及控制策略的建模与分析。该模型涵盖了AC-DC整流、中间直流环节、DC-AC逆变等关键部分，能够模拟电力电子变压器在不同工况下的动态响应特性，适用于研究其在智能电网、新能源接入、电能质量治理等场景中的应用。文中强调了仿真模型对于理解PET能量转换过程、优化控制算法以及验证系统稳定性的价值。; 适合人群：电气工程及相关专业的研究生、从事电力电子与电力系统仿真的科研人员及工程师，具备一定的Simulink和电力电子技术基础者更佳。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中深入理解电力电子变压器的工作机制；②支撑对PET控制策略（如电压外环、电流内环控制）的设计与优化；③为含PET的微电网、柔性输配电系统等复杂系统仿真提供核心组件模型。; 阅读建议：建议结合Simulink环境动手搭建并调试模型，重点关注各模块参数设置与控制逻辑实现，同时可扩展加入故障模拟、非理想条件等因素以提升仿真真实性。
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